Wat doen specialisten in kunstmatige intelligentie? | AI in business #64

In zowel grote bedrijven als kleine ondernemingen is er een groeiende vraag naar experts die geavanceerde algoritmen en data-analyse ontwerpen en implementeren om bedrijven efficiënter te laten opereren. Maar hoe ziet het werk van een AI-werkspecialist eruit, en waarom is het de moeite waard om in dergelijk talent te investeren?

AI-specialist. Definitie en verantwoordelijkheden

Een specialist in kunstmatige intelligentie is een persoon die programmeerkennis combineert met data-analysevaardigheden, en moderne machine learning (ML) en deep learning (DL) technologieën toepast. Hun verantwoordelijkheden omvatten het creëren van algoritmen om processen te automatiseren of grote datasets te analyseren.

Hoewel kunstmatige intelligentie een technisch domein is, is er ook geen tekort aan mensen met minder veeleisende talenten onder AI-professionals. Naast ingenieurs zijn er ook specialisten in AI-ethiek en -recht, evenals ontwikkelaars die AI-tools gebruiken om marketinginhoud of chatbots te creëren. AI-banen omvatten ook projectmanagement en onderwijs- en trainingsactiviteiten die anderen in staat stellen AI-tools steeds efficiënter te gebruiken.

Laten we ons echter richten op de beroepen die het dichtst bij het centrum van AI-specialisten staan.

AI-ingenieur

Een AI-ingenieur is een persoon die systemen op basis van kunstmatige intelligentie ontwerpt, bouwt en test, zoals chatbots, spraakassistenten of computerspellen.

Het richt zich op het ontwikkelen van tools, systemen en processen die het mogelijk maken AI toe te passen op echte problemen. Het gemiddelde salaris in de VS is ongeveer $113.000 per jaar (volgens Glassdoor, 2022).

Voorbeelden van verantwoordelijkheden van een AI-ingenieur zijn:

  • creatie en beheer van AI-ontwikkelings- en productie-infrastructuur – bijvoorbeeld een databeheersysteem gericht op het verbeteren van kunstmatige intelligentie-algoritmen die worden gebruikt in spraakherkenningsapplicaties,
  • uitvoeren van statistische analyses en interpreteren van de resultaten om de besluitvormingsprocessen van de organisatie te verbeteren – bijvoorbeeld het identificeren van gebruikspatronen van mobiele apps om aanbevelingsalgoritmen te verbeteren,
  • automatiseren van AI-infrastructuren voor het data science-team – bijvoorbeeld het creëren van scripts en tools die het proces van het implementeren van AI-modellen automatiseren, waardoor snellere innovatie in productie mogelijk wordt.

Bron: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Machine learning engineer

Wat houdt AI-werk in voor machine learning (ML) ingenieurs? ML’s zijn betrokken bij het ontwerpen van AI-systemen die verantwoordelijk zijn voor machine learning en het onderhouden en verbeteren ervan. Met andere woorden, ze creëren en optimaliseren algoritmen die leren van data en automatisch hun prestaties verbeteren. Tot hun verantwoordelijkheden behoren:

  • Implementatie van machine learning-algoritmen – bijvoorbeeld ontwikkeling en implementatie van geavanceerde machine learning-algoritmen voor een e-commerce productaanbevelingssysteem,
  • Uitvoeren van experimenten en tests met AI-systemen – bijvoorbeeld het organiseren van A/B-tests voor verschillende voorspellende modellen om te beoordelen welke het beste klantgedrag voorspelt,
  • Ontwerp en ontwikkeling van machine learning-systemen – bijvoorbeeld het creëren van een nieuw machine learning-systeem dat marketingstrategieën automatisch in real-time aanpast op basis van analyse van marktgegevens.

Dankzij hun werk kunnen we bijvoorbeeld genieten van steeds beter functionerende spraakassistenten zoals Siri en Alexa. Hun salarissen liggen gemiddeld rond de $123.000 per jaar.

Data engineer

Data-ingenieurs bouwen de infrastructuur die nodig is om enorme hoeveelheden informatie te verzamelen en te verwerken en houden toezicht op de stroom en analyse ervan om waardevolle informatie en kennis eruit te halen. Met dit gebied van AI-werk kunnen online winkels hun voorraad optimaliseren op basis van verkoopvoorspellingen die door data-gedreven marketingsystemen worden gegenereerd.

Data-ingenieurs, of data-engineers, bouwen systemen die ruwe data verzamelen, beheren en transformeren in nuttige informatie voor bedrijfsanalisten en andere professionals die betrokken zijn bij het interpreteren van data voor zakelijke doeleinden.

Het gemiddelde jaarsalaris hier is $104.000.

Robotics engineer

Robotics engineers werken aan het creëren en programmeren van robots die verschillende taken in een fysieke omgeving kunnen uitvoeren.

Hun AI-werk wordt in veel industrieën gebruikt. Een van de bekendere voorbeelden zijn de robots die worden gebruikt om auto’s te assembleren op de productielijnen van autofabrikanten zoals Tesla en General Motors. De efficiëntie van robotics engineers vertaalt zich dus in de kwaliteit en veiligheid van voertuigen voor autobestuurders en passagiers. Jaarlijkse salarissen liggen doorgaans rond de $99.000.

Bron: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Data scientist

Is het mogelijk om tegelijkertijd een geweldige programmeur, een ervaren statisticus te zijn en een diepgaand begrip te hebben van de industrie waarin het bedrijf opereert? Kan deze persoon die in AI werkt bovendien uitstekende communicatieve vaardigheden demonstreren, zijn analyses en voorspellingen presenteren met aantrekkelijke infographics en grafieken?

Dit zijn de eisen die veel bedrijven aan data scientists stellen.

Met data kan een data-expert financiële bedrijven helpen verborgen patronen van kredietfraude te onthullen of kapitaal te investeren waar historische data de hoogste kans op rendement op investering laat zien. Zo’n expert heeft een gemiddeld salaris van $113.000 per jaar.

AI Ethics Specialist

Een AI-ethiek specialist houdt zich bezig met kwesties van moraliteit en regelgeving met betrekking tot kunstmatige intelligentie. De belangrijkste interessegebieden voor een persoon die dergelijk werk in AI doet zijn:

  • Het bestuderen en evalueren van de impact van kunstmatige intelligentie op mensen, de samenleving, het milieu,
  • Het ontwikkelen van ethische principes en normen voor het vakgebied,
  • Het creëren van de AI-beleidslijnen en -regelingen van het bedrijf voor het gebruik van tools die door het bedrijf aan eindgebruikers worden aangeboden,
  • Het waarborgen van de legaliteit van oplossingen die door de organisatie zijn ontwikkeld.

De ondersteuning van een dergelijke specialist kan van onschatbare waarde zijn bij het integreren van nieuwe technologieën, waardoor organisaties PR-risico’s en vaak juridische problemen kunnen vermijden die kunnen ontstaan wanneer AI-gebaseerde oplossingen onjuist worden geïmplementeerd. Gemiddeld verdient zo’n expert ongeveer $100.000 per jaar.

Prompts engineer

Een prompt engineer is een persoon die teksten of vragen creëert en aanpast die worden gebruikt om te communiceren met op kunstmatige intelligentie gebaseerde systemen of om hun creativiteit te stimuleren.

Deze relatief nieuwe functie houdt verband met recente ontwikkelingen in generatieve AI, zoals taalmodellen (bijv. GPT-4). De prompt engineer is verantwoordelijk voor het “praten” met deze modellen om wenselijke, betekenisvolle en ethische antwoorden te genereren.

Hoe kunnen AI-werkspecialisten bijdragen aan de groei van uw bedrijf?

Het creëren van uw eigen of het implementeren van kant-en-klare oplossingen op basis van kunstmatige intelligentie kan uw bedrijf snel omtoveren tot een zeer moderne organisatie. Werken in AI is een moeilijk vakgebied, dus de salarissen van specialisten in kunstmatige intelligentie zijn aanzienlijk.

U kunt echter, dankzij hen:

  • bedrijfs-, innovatieve en creatieve processen automatiseren waardoor tijd en geld worden bespaard en de efficiëntie van de operaties toeneemt,
  • data verzamelen, organiseren en analyseren om hun klanten beter te begrijpen, evenals de details van hun productie- of logistieke processen,
  • de data concluderen, en zo nauwkeurigere zakelijke beslissingen nemen, waardoor geld wordt bespaard.

Hier zijn enkele voorbeelden:

  1. Vraagvoorspelling en optimalisatie van de toeleveringsketen – maakt efficiënter voorraadbeheer mogelijk en verlaagt kosten,
  2. Marketing- en verkoopautomatisering, zoals advertentietargeting – verhoogt de effectiviteit van campagnes en verbetert de ROI,
  3. Analyse van klantbehoeften en tevredenheid – helpt aanbiedingen af te stemmen op de verwachtingen van de markt,
  4. Fraudedetectie en risicoanalyse – beschermt tegen financiële verliezen en fraude,
  5. Automatisering van klantenservice (chatbots) – verbetert de klantenservice tegen lagere kosten,
  6. Personalisatie van inhoud en aanbevelingen – verhoogt betrokkenheid en verkoop door gepersonaliseerde aanbiedingen,
  7. Het creëren van een unieke bibliotheek van prompts om snel PR-inhoud voor de organisatie te genereren – waardoor externe communicatie gemakkelijker en sneller wordt.

Het is de moeite waard om te overwegen waar uw bedrijf AI-werk zou kunnen implementeren om zijn processen of diensten voor klanten te optimaliseren.

Werven of uitbesteden – hoe AI-talent effectiever te beheren?

Kosten-batenanalyse toont aan dat het voor veel kleine bedrijven winstgevender kan zijn om samen te werken met een freelancer of een extern bedrijf dan om een fulltime interne IT-afdeling op te richten ter ondersteuning van AI-gebaseerde systemen.

Samenwerking met onafhankelijke specialisten lijkt vooral aantrekkelijk in de beginfase van AI-werk. Dit komt omdat ze grote initiële investeringen in technologie en menselijke middelen vermijden. Tegelijkertijd geven ze toegang tot hooggekwalificeerde specialisten en kant-en-klare oplossingen die gemakkelijk kunnen opschalen naarmate het bedrijf groeit.

Het is echter de moeite waard om een langetermijnstrategie in gedachten te houden. Als een bedrijf het gebruik van kunstmatige intelligentie in veel gebieden van de onderneming uitbreidt, kan het op een gegeven moment kosteneffectiever zijn om een intern team op te bouwen om volledige controle te hebben over belangrijke bedrijfsprocessen.

AI-werk – samenvatting

Kunstmatige intelligentie opent veelbelovende nieuwe carrièremogelijkheden voor professionals wiens vaardigheden geavanceerde technische kennis combineren met een begrip van zakelijke en klantbehoeften.

De vraag naar dergelijk talent zal toenemen naarmate AI-toepassingen wijdverspreider worden in verschillende industrieën. De unieke combinatie van engineering- en zakelijke vaardigheden maakt werken in AI een van de meest interessante gebieden binnen nieuwe technologieën.

Als u geïnteresseerd bent in werken in AI, is dit het perfecte moment om te beginnen met leren en het opbouwen van uw projectportfolio.

Als u onze inhoud leuk vindt, sluit u dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid content die online wordt gepubliceerd, van…

2 days ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

2 days ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in business #127

Wist je dat je de essentie van een meerdaagse opname van een vergadering of gesprek…

2 days ago

AI-video generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in business #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

2 days ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Om het potentieel van Large Language Models (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve…

2 days ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

2 days ago